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喉部疾病多模态数据分析
1目录
*cnrran
第一部分喉部疾病多模态数据的多维度特征提取2
第二部分不同模态数据的时空信息关联挖掘6
第三部分喉部疾病断模型的联合特征融合8
第四部分多模态融合特征的机器学习分类方法10
第五部分深度学习模型在喉部疾病分类中的应用13
第六部分喉部疾病进展预测的多模态数据分析16
第七部分喉部疾病预后评估的多模态数据关联挖况19
第八部分多模态融合数据引导的喉部疾病个性化治疗22
第一部分喉部疾病多模态数据的多维度特征提取
关键词关键要点
语音特征提取
1.声学特征：利用梅尔频率倒谱系数、线性预测系数等声
学特征提取语音的基频、共振峰、鼻化度等信息。
2.时空特征：分析语音的能量包络、零点交叉率、声门幅
度变化等时序特征,以及时频谱图、梅尔频谱图等时频特
征。
3.非线性特征：应用混沌理论和分形维数分析语音信号的
非线性复杂性，提取混沌炳、分形维数等非线性特征。
图像特征提取
1.形态特征：利用喉内镜图像提取声带、声门、会厌等器
官的形状、大小、轮廓等形态特征。
2.纹理特征：分析喉内镜图像的灰度共生矩阵、局部二值
模式等纹理特征，反映鼎膜表面结构和光线反射情况。
3.病理特征：识别喉内镜图像中的溃疡、肿块、息肉等病
理特征，辅助断喉部疾病。
频闪图像特征提取
1.声带振动特征：分析频闪图像中的声带振动波形，提取
声带声压、振幅、频谱笔振动特征。
2.声带黏膜特征：观察频闪图像中声带黏膜的运动、色泽、
血管分布等，反映声带黏膜的健康状态。
3.声带边缘特征：测量频闪图像中声带边缘的锐度、列称
性、波动等，评估声带的紧张度和活动性。
电生理特征提取
1.喉神经电图L（NE）：记录喉返神经和喉上神经的电位，
评估声带肌肉的支配能力和神经传导功能。
2.肌电图E（MG）：测量声带肌肉的电活动，反映声带运动
的协调性、力量和反应性。
3.声带运动测量：利用肌电图或加速度计测量声带运动的
幅度、速度和位移，评估声带的活动性和协调性。
声学参数特征提取
1.基频和共振峰：测量语音的基频和共振峰频率，反映声
带的张力和声道的共振特性。
2.颤动和闪动：分析语音的颤动幅度和闪动频率，评估声
带的稳定性和声气流的控制能力。
3.声强度和
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